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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于多尺度特征互补和校验注意力网络的遥感图像变化检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118781498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411097043.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多尺度特征互补和校验注意力网络的遥感图像变化检测方法是由梁栋;方俊杰;王科;刘少杰设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征互补和校验注意力网络的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征互补和校验注意力网络的遥感图像变化检测方法，包括：1.将同一地区的不同时间的双时态RGB图像对作为输入进行特征提取；2.将每个阶段的双时态特征对输入到解码器中，其中包含多尺度特征互补模块和对互补特征对的减法操作；3.通过视野扩张模块和校验注意力模块进行渐进式跨尺度特征融合并通过网络的训练与优化得到最佳遥感图像变化检测网络，用于对任意双时态遥感图像进行高精度的变化检测。本发明能够减弱多个尺度上特征之间冗余信息的影响，并通过渐进式融合以获得检测效果更优的变化范围图像，从而更好地挖掘变化的特征信息，并提高对变化区域检测效果。

本发明授权基于多尺度特征互补和校验注意力网络的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征互补和校验注意力网络的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取同一地区的2个不同时间的遥感RGB图像pic1和pic2构成一个双时态遥感RGB图像对pic；且pic1和pic2的真实掩码之差作为pic的真实变化掩码，记为； 步骤2、构建遥感图像变化检测网络，包括：编码器和解码器； 步骤3、所述编码器包括：多尺度特征提取模块和多尺度特征互补模块； 步骤3.1、所述多尺度特征提取模块对图像对pic进行提取，得到M个尺度特征对{L1,L2,…,Li,…,LM}，其中，Li表示第i个尺度特征对； 步骤3.2、所述多尺度特征互补模块用于对Li进行处理，得到第i个互补特征对Pi，从而按照式2得到第i个变化特征： 2 式2中，表示第一遥感RGB图像pic1对应的第i个互补特征，表示第二遥感RGB图像pic2对应的第i个互补特征； 步骤4、所述解码器利用式4对进行解码，得到第i个解码特征，从而对第i个解码特征进行卷积和上采样操作后，得到第i个掩码； 4 式4中，Up表示为双线性上采样操作，F表示视野扩张函数，V表示校验注意力函数，Conv表示卷积操作，表示第i+1个解码特征； 步骤5、构建遥感图像变化检测网络的损失函数： 步骤5.1、利用式7构建第i个二元交叉熵损失： 7 步骤5.2、利用式8构建第i个骰子损失： 8 步骤5.3、利用式9构建总损失L： 9 步骤6、利用Adam优化器对遥感图像变化检测网络进行训练，同时真实掩膜监督解码器产生的掩膜并指导下一次解码器掩膜的产生； 步骤7、计算总损失L以更新网络参数，当训练迭代次数达到设定的次数或L的误差达小于所设定的阈值时，训练停止，从而得到最优遥感图像变化检测模型，用于检测遥感图像中的变化区域。

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